[八年级下册数学变量与函数写出自变量取值范围不懂]为保证函数式有意义，或实际问题有意义，函数式中的自变量取值通常要受到一定的限 制，这就是函数自变量的取值范围. 函数自变量的取值范围是函数成立的先决条件，只有正确理解函数...+阅读
需要。
对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。
异方差性的检测——White test
在此检测中，原假设为：回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为：回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为：如果nR^2>chi^2 (k-1)，则原假设就要被否定，即回归方程满足异方差性。
在以上的判断式中，n代表样本数量，k代表参数数量，k-1代表自由度。chi^2值可由查表所得。
如何判断数据存在自相关性
a. 用相关计量软件： 比如说E-VIEWS检查残差的分布。 如果残差分布具有明显和圆润的线性分布图像， 说明自相关性存在的可能性很高。反之， 无规则波动大的分布图像显示出相关性微弱。
b.Durbin-Watson Statistics（德宾—瓦特逊检验）： 假设time
series模型存在自相关性，我们假设误差项可以表述为 Ut=ρ*Ut-1+ε.
利用统计检测设立假设，如果ρ=o.则表明没有自相关性。Durbin-Watson统计量（后面建成DW统计量）可以成为判断正、负、零（无）相关性的
工具。 DW统计量：
d=∑（Ut-Ut-1）^2/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2则基本没有自相关关系，d靠近0存在正的相关关系，d靠近4则有负的相关关系。
c. Q-Statistics 以（box-pierce）- Eviews( 7th version第七版本)为例子： 很
多统计计量软件软件提供Q test来检测，这里用Eviews为例子。 Q的统计量（test statistics）为 Q=n*∑ρ^2.
零假设null hypothesis H0=0和方法2的含义一样。如果零假设证明失败，则对立假设ρ≠0成立，意味着有自相关性。
如何减弱模型的自相关性
方法一（GLS or FGLS）:
假设存在自相关性的模型，误差项之间的关系为：Ut=ρ*Ut-i+ε（ε为除了自相关性的误差项，i.i.d~(0，σ). t时期的模型为
yt=βxt+Ut, t-1时期则为
ρ*yt-1=ρ*βxt-1+ρ*Ut-t。用t时期的减去t-1时期的可得出yt-yt-1=β（xt-xt-1）+(Ut-Ut-1).已知
Ut-Ut-i=ε。经过整理后新的模型满足Gauss-Makov的假设和，White noise condition （同方差性或者等分散），没有自相关性。
方法二（HAC:Heteroscedasticity Autocorrelation consistent）： 以Eviews为例子，在分析模型时选择HAC，在模型中逐渐添加time lag的数目，来校正DW统计量达到正常值减少自相关性。
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